Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)


Для цитирования:

Бадарин А. А., Грубов В. В., Андреев А. В., Антипов В. М., Куркин С. А. Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения // Известия вузов. ПНД. 2022. Т. 30, вып. 1. С. 96-108. DOI: 10.18500/0869-6632-2022-30-1-96-108

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 730)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
57.024; 53.047

Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения

Авторы: 
Бадарин Артем Александрович, Университет Иннополис
Грубов Вадим Валерьевич, Университет Иннополис
Андреев Андрей Викторович, Университет Иннополис
Антипов Владимир Михайлович, Университет Иннополис
Куркин Семен Андреевич, Университет Иннополис
Аннотация: 

Цель настоящего исследования — изучение особенностей гемодинамического ответа на выполнение различных типов движения (одиночное движение, серия движений, «тэппинг») правой рукой. Методы. В данной работе регистрация гемодинамического ответа осуществлялась с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (прибор NIRScout от NIRx, Германия). Система NIRScout использует 16 оптодов (8 источников и 8 детекторов) для регистрации гемодинамического ответа в коре головного мозга с частотой дискретизации 7.8125 Гц. Оптоды неинвазивно размещаются на коже головы пациента путем установки в гнезда специальной шапочки EASYCAP. Результаты. Показано, что суммарный гемодинамический ответ в моторной коре левого полушария слабо различается между всеми рассматриваемыми видами движения, при этом выраженность контралатеральности демонстрирует существенные различия между типами движений. Сильнее всего контралатеральность выражена при выполнении серии движений, в то время как одиночное сжатие кисти вызывает наименьшую контралатеральность. Заключение. Полученные в работе результаты демонстрируют высокую чувствительность технологии функциональной ближней инфракрасной спектроскопии к выполнению различных типов движений. Здесь особо следует отметить короткие одиночные сжатия кисти, которые хорошо видны на характеристиках оксигенированного и дезоксигенированного гемоглобина, что может быть использовано при разработке и проектировании различных интерфейсов мозг – компьютер, в том числе и мультимодальных.

Благодарности: 
Работа поддержана Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-02-2021-1748) в части разработки методов анализа данных. Экспериментальные работы поддержаны Российским фондом фундаментальных исследований (грант 19-52-55001). Куркин С. А. поддержан Советом по грантам Президента Российской Федерации (грант МД-1921.2020.9)
Список источников: 
  1. Bansal K., Garcia J. O., Tompson S. H., Verstynen T., Vettel J. M., Muldoon S. F. Cognitive chimera states in human brain networks // Science Advances. 2019. Vol. 5, no. 4. P. eaau8535. DOI: 10.1126/sciadv.aau8535.
  2. Brittin C. A., Cook S. J., Hall D. H., Emmons S. W., Cohen N. A multi-scale brain map derived from whole-brain volumetric reconstructions // Nature. 2021. Vol. 591, no. 7848. P. 105–110. DOI: 10.1038/s41586-021-03284-x.
  3. Andreev A. V., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Synchronization of interacted spiking neuronal networks with inhibitory coupling // Chaos, Solitons & Fractals. 2021. Vol. 146. P. 110812. DOI: 10.1016/j.chaos.2021.110812.
  4. Hramov A. E., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Physical principles of brain–computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states // Physics Reports. 2021. Vol. 918. P. 1–133. DOI: 10.1016/j.physrep.2021.03.002.
  5. Karpov O. E., Grubov V. V., Maksimenko V. A., Utaschev N., Semerikov V. E., Andrikov D. A., Hramov A. E. Noise amplification precedes extreme epileptic events on human EEG // Phys. Rev. E. 2021. Vol. 103, no. 2. P. 022310. DOI: 10.1103/PhysRevE.103.022310.
  6. Chholak P., Kurkin S. A., Hramov A. E., Pisarchik A. N. Event-related coherence in visual cortex and brain noise: An MEG study // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 375. DOI: 10.3390/app11010375.
  7. Maksimenko V., Kuc A., Frolov N., Kurkin S., Hramov A. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube images // Scientific Reports. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 3454. DOI: 10.1038/s41598-021-82688-1.
  8. Villringer A., Planck J., Hock C., Schleinkofer L., Dirnagl U. Near infrared spectroscopy (NIRS): A new tool to study hemodynamic changes during activation of brain function in human adults // Neuroscience Letters. 1993. Vol. 154, no. 1–2. P. 101–104. DOI: 10.1016/0304-3940(93)90181-J.
  9. Abdelnour A. F., Huppert T. Real-time imaging of human brain function by near-infrared spectroscopy using an adaptive general linear model // NeuroImage. 2009. Vol. 46, no. 1. P. 133–143. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.01.033.
  10. Lachert P., Janusek D., Pulawski P., Liebert A., Milej D., Blinowska K. J. Coupling of Oxy- and Deoxyhemoglobin concentrations with EEG rhythms during motor task // Scientific Reports. 2017. Vol. 7, no. 1. P. 15414. DOI: 10.1038/s41598-017-15770-2.
  11. Leff D. R., Orihuela-Espina F., Elwell C. E., Athanasiou T., Delpy D. T., Darzi A. W., Yang G.-Z. Assessment of the cerebral cortex during motor task behaviours in adults: A systematic review of functional near infrared spectroscopy (fNIRS) studies // NeuroImage. 2011. Vol. 54, no. 4. P. 2922–2936. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2010.10.058. 
  12. Derosiere G., Mandrick K., Dray G., Ward T. E., Perrey S. NIRS-measured prefrontal cortex activity in neuroergonomics: strengths and weaknesses // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. Vol. 7. P. 583. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00583.
  13. Ayaz H., Shewokis P. A., Bunce S., Izzetoglu K., Willems B., Onaral B. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment // NeuroImage. 2012. Vol. 59, no. 1. P. 36–47. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2011.06.023.
  14. Naseer N., Hong K.-S. fNIRS-based brain-computer interfaces: a review // Frontiers in Human Neuroscience. 2015. Vol. 9. P. 3. DOI: 10.3389/fnhum.2015.00003.
  15. Badarin A. A., Skazkina V. V., Grubov V. V. Studying of human’s mental state during visual information processing with combined EEG and fNIRS // In: Saratov Fall Meeting 2019: Computations and Data Analysis: from Nanoscale Tools to Brain Functions. Vol. 11459 of Proc. SPIE. VII International Symposium on Optics and Biophotonics, 23–27 September 2019, Saratov, Russian Federation. Bellingham, Washington: SPIE, 2020. P. 114590D. DOI: 10.1117/12.2564403.
  16. Hramov A. E., Grubov V., Badarin A., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Functional near-infrared spectroscopy for the classification of motor-related brain activity on the sensor-level // Sensors. 2020. Vol. 20, no. 8. P. 2362. DOI: 10.3390/s20082362.
  17. Talamonti D., Montgomery C. A., Clark D. P. A., Bruno D. Age-related prefrontal cortex activation in associative memory: An fNIRS pilot study // NeuroImage. 2020. Vol. 222. P. 117223. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.117223.
  18. Rahman M. A., Siddik A. B., Ghosh T. K., Khanam F., Ahmad M. A narrative review on clinical applications of fNIRS // Journal of Digital Imaging. 2020. Vol. 33, no. 5. P. 1167–1184. DOI: 10.1007/s10278-020-00387-1.
  19. Kurkin S., Badarin A., Grubov V., Maksimenko V., Hramov A. The oxygen saturation in the primary motor cortex during a single hand movement: functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study // The European Physical Journal Plus. 2021. Vol. 136, no. 5. P. 548. DOI: 10.1140/epjp/s13360-021-01516-7.
  20. Baker W. B., Parthasarathy A. B., Busch D. R., Mesquita R. C., Greenberg J. H., Yodh A. G. Modified Beer-Lambert law for blood flow // Biomedical Optics Express. 2014. Vol. 5, no. 11. P. 4053–4075. DOI: 10.1364/BOE.5.004053.
  21. Nippert A. R., Biesecker K. R., Newman E. A. Mechanisms mediating functional hyperemia in the brain // The Neuroscientist. 2018. Vol. 24, no. 1. P. 73–83. DOI: 10.1177/1073858417703033.
  22. Newton J. M., Sunderland A., Gowland P. A. fMRI signal decreases in ipsilateral primary motor cortex during unilateral hand movements are related to duration and side of movement // NeuroImage. 2005. Vol. 24, no. 4. P. 1080–1087. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2004.10.003.
  23. Mullinger K. J., Mayhew S. D., Bagshaw A. P., Bowtell R., Francis S. T. Evidence that the negative BOLD response is neuronal in origin: A simultaneous EEG–BOLD–CBF study in humans // NeuroImage. 2014. Vol. 94. P. 263–274. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2014.02.029.
  24. Mayer A. R., Hanlon F. M., Shaff N. A., Stephenson D. D., Ling J. M., Dodd A. B., Hogeveen J., Quinn D. K., Ryman S. G., Pirio-Richardson S. Evidence for asymmetric inhibitory activity during motor planning phases of sensorimotor synchronization // Cortex. 2020. Vol. 129. P. 314–328. DOI: 10.1016/j.cortex.2020.04.028.
Поступила в редакцию: 
20.07.2021
Принята к публикации: 
28.09.2021
Опубликована: 
31.01.2022